forcode奇想：图片内容分析法（兼谈社会运动理论）

现在正在完成社会运动的作业，写一篇"社会运动"的研究设计。中国的官员们真的应该好好学学社会运动理论，了解下社会运动的发展规律，不要遇到什么事情一封了之，封了别人的口有用吗？何况现在全球化不断深入，服务器远在大洋彼岸，你不可能把整个国际网络都封锁掉吧？社会运动的发展有其内在规律。目前该研究领域主要有以下几大流派：
1、传统的集体行动理论，将社会病态看作是病态现象，参与社会运动的群众都是歇斯底里失去理智的被煽动的无知者，具有某种权威主义人格等病态心理。这种理论早已过时，被新的更有说服力的理论代替。然而，目前中国官员可能很多人仍然持这类看法，认为群众参与社会运动是被煽动了被误导了，等等。
2、资源动员理论。美国五六十年代社会运动蓬勃发展，并不是因为社会不公正增加了，相对剥夺感也没有增加，想法，五六十年代的美国社会富足，按传统理论无法解释社会运动的兴起，于是资源动员理论出现了。该理论认为，社会运动是需要成本的，也是有收益的，参与者不是一群被煽动的狂热份子，相反，参与者是理智的经济人，五六十年代，美国社会资源的丰富，为社会运动准备了物质条件，也为社会运动提供了收益的可能（通过社会运动能够影响到资源的分配，参与者可以获得实质性利益），同时，美国社会从工业社会转型到后工业社会，白领工人首次超过了蓝领工人，白领工人相对蓝领工人有更高的独立性和谈判能力，与老板的博弈中更有底气，这些人有更多自由支配的时间，这也为美国社会运动提供了动员的人员基础。还有当时美国大学生人数的增长，大学生是社会运动的天然群体，他们没有家庭负担和工作束缚，闲暇时间更多，知识水平更高，这也为社会运动的发展准备了条件。目前中国情况类似，改革近三十年的经济持续发展，社会剩余的资源越来越多，利益分化也越来越大，社会运动可动员的资源以及潜在的收益也越来越大了，另外，持续大学生扩招，也为社会运动提供了大批可动员的人口，所以，可以想象，社会运动在中国会越来越多。
3、政治过程理论。这个理论认为，政治机遇结构是社会运动兴衰的重要原因。经济的发展，会使得政治环境日益宽松，政府对民间的控制减弱，会给社会运动提供政治条件。目前中国的情况也的确如此。中国的政治环境也在不断民主化，网络技术的发展为社会运动提供了动员和舆论的新手段，这些都导致社会运动的增长。
之后还有中微观层次的社会建构理论，新社会运动理论等等。
很多时候，政府官员的不当反应刺激了社会运动的发展，稳定话语下，将社会运动视作洪水猛兽，这些其实是一种误解。一个成熟社会中，社会运动应该是一种常态，允许不同利益团体发出自己的声音，公平地展开博弈，才能防止矛盾累积到不可收拾的地步，美国的体制之所以历经三百余年依然充满活力，就因为美国社会有各种机制帮助释放社会不满、压力，即所谓的社会"安全阀"机制。既然社会运动是不可避免的，而且会越来越频繁地出现，那么对社会运动的研究和学习就是必要的。尤其是地方官员，应该学习一下社会运动理论，学会正确娴熟地处理突发事件。
forcode最近在写社会运动的作业，产生了若干新颖的研究思路，其中之一就是"图片内容分析法"，以往的内容分析法都是对文本内容进行词频统计分析，对图片进行内容分析目前国内似乎没有。forcode的想法是，如果要研究一个游行事件，可以从网络上获得大量现场照片，而现在数码相机在每一张照片的 EXIF记录了拍摄该照片的时间、焦距、快门甚至GPS坐标等信息，利用EXIF给搜集到的数千张照片进行重新编码，每一张照片就是数据库中的一条记录，对应着数十个变量，比如，可以分析每一分钟拍摄的照片数量，可以绘制出一条游行各阶段拍摄的照片数量变化曲线；每张照片出现的人数可以作为一个变量，可以绘制出照片中人数随时间变化的曲线；照片中何时出现警察、何时出现冲突、何时出现标语、照片中人的表情等等，这些情况都可以转化成一个个变量，然后可以绘制出警察出现数量、冲突数量、标语数量随着时间变化的曲线，还可以分析这些变量相互之间的关系，这样等于把数量巨大的图片转化成为一个非随机的样本。我把这个想法跟刘老师说了，他说照片的代表性存在问题，因为拍摄照片具有随意性，有时候一个地方拍摄十几张，有的地方一张也没拍，还有拍照片的人分布在游行队伍的不同位置，这种分布也不是均匀的，这些因素都使得照片没有代表性，得到的变量也就没有了意义。我的说法是，有的地方一次照了十几张，说明这个地方正在发生的场面很重要（正在冲突）或者照片中的位置是一个标志性象征性的建筑（比如政府大楼前） ，照片数量比别的地方多，正是一种天然的加权，能够反应游行不同时间点和地点的相对重要性。刘老师表示这种做法还是没有说服力。我昨天查了一下"图片+内容分析"，看到了邱均平写的一篇文章，似乎提到了国外有做图片内容分析的，但我没有去国外的学术数据库中搜索进一步的资料，但我想，数码设备的普及，使得参与同一大型事件的人留下了数量巨大的图片（数千张甚至数万张），这样规模的图片用传统的定性描述方法来研究是无能为力的，不可能对每张图片都来几句说明，从图片中提炼出若干变量来分析，应该是有可能的，只要拍摄照片的人足够多，能够平均掉那些随机误差（连拍、拍摄者分布不均匀、其他偶然因素），从图片库转化得到的样本数据库就具有代表性，得到的分析结论也具有扩展意义。希望国内有人能够尝试做图片内容分析。
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